深度学习与人工神经网络：探索其紧密关系

深度学习和人工神经网络是当今人工智能领域中两个重要的概念。虽然它们并非完全等同，但它们之间有着紧密的关系，深度学习是建立在人工神经网络的基础上的一种方法。

人工神经网络是受到生物神经系统启发而设计的一种计算模型。它由大量的人工神经元（也称为节点或单元）组成，这些神经元通过连接（也称为边或权重）相互交流和传递信息。每个神经元接收来自其他神经元的输入，并将这些输入加权求和后传递给激活函数，激活函数对该输入进行非线性转换，并产生输出。人工神经网络的目标是通过学习权重和偏置的调整，使网络能够对输入数据进行准确的预测或分类。

深度学习是一种利用多层次的神经网络结构进行学习的机器学习方法。与传统的浅层神经网络相比，深度学习使用了包含多个隐藏层的深层神经网络。这些隐藏层允许网络在更抽象和复杂的特征表示中进行学习。深度学习通过在网络中引入非线性激活函数和大量的参数来提高模型的表达能力。这些参数通过反向传播算法和梯度下降优化方法进行训练，以最小化预测误差。

下面是一个简单的使用Python和Keras库构建一个深度学习模型的示例代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
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